求解TSP的改进量子蚁群算法

将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素。该算法在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进,并结合TSP,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法是求解TSP的一种有效的算法。

一种改进的量子蚁群算法及其应用

将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进。结合旅行商问题(TSP),对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力。

求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法

针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法(IQACA)。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。